纺织原料及其产品中纤维种类和含量的定量分析是以各类纺织用纤维的形态特征及其理化性能为客观依据的,羊绒纤维细度及其含粗率是重要的指标.传统上对羊绒及其含粗率的检验与测试多利用显微镜侧向投影法,这种方法人为因素多,测量时间长,劳动强度大且暗室工作,因此开发一套羊绒细度及羊绒含粗率的计算机检测系统,对客观评定羊绒纤维的品质及数量具有重大意义.近年来,数字图像处理技术越来越广泛地应用于纺织工业生产的各个环节,尤其是在产品、原材料的检测方面,该技术更具有传统技术所无法比拟的优越性.该文论述了应用图像处理技术进行羊绒细度及羊绒含粗率测试过程中的图像预处理、特征提取和软件设计等问题.该文首次提出了将计算机图像处理技术应用到羊绒含粗率的算法研究当中,并进行了有益的探索和研究.该系统是将待测量纤维图像经数码显微镜获得后,经过图像预处理,再经过特征提取,最后进行相关指标的计算及存储.该文在图像的预处理部分,针对我们在数码显微镜下所获得的图像的特征,进行了灰度直方图的统计,通过对其分布特性的分析,采用了一些改进的算法,使得对图像噪声的消除、边缘轮廓的提取效果好,准确性高.在细度测试方面提出了较简便、快捷的算法,降低了运算复杂度、减少了计算量,从而大大节省了计算机资源的占用,提高了计算机的处理速度.最后对软件的测试结果与显微镜侧向投影法的测试结果进行了对比实验,测试结果一致性较好,对测试误差进行了分析,并对存在的问题提出了今后改进的措施.